データ発掘のための統合機械学習環境の開発

2000 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 11694159
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 元田 浩 大阪大学, 産業科学研究所, 教授 (00283804)
• 研究分担者: 堀内 匡 大阪大学, 産業科学研究所, 助手 (50294129) ; 鷲尾 隆 大阪大学, 産業科学研究所, 助教授 (00192815)
• キーワード: 機械学習 / 属性選択 / 属性構築 / 事例選択 / 数値属性離散化 / MDL / 知識獲得 / データマイニング

研究概要

研究実績は以下のとおり.
1.属性選択(データクリーニング)手法の実装
前年度に検討した手法を実装し,個別のデータを種々の手法に適用し,結果を比較評価した.その結果を踏まえ,データの特徴と適切な属性選択法の対応を一般的に整理し,属性選択法に対する設計指針を与えた.とくに,不整合性を指標とすれば,属性集合に対し単調性を有するため分岐限定法を用いて完全探索を効率良く実施できることを確認した.
2.データ量削減のための規範の実装と評価
事例選択(Instance selection)法のサーベイを実施し,最新の成果を広く世界に呼びかけ,22件の論文を選定し,Kluwer Academic Publishersから共同研究者のHuan Liu助教授との編書:Insance Selection and Construction for Data Miningとして出版した.また,ランダムサンプリングとコミッディー学習を組み合わせた方式を実装し,多くの事例に適用し,データ量削減を定量的に評価した.
3.帰納的属性構成法の開発と実装
グラフに基づく帰納推論法を拡張し,連結性の一般グラフまで扱えるようにした.高速化に注力し,グラフのサイズにほぼ線形な時間で多頻度部分グラフを抽出可能とした.抽出した多頻度部分グラフを新たな属性とし分類器の入力にする多戦略学習法を提案し,変異源性物質の解析に適用した.

研究成果

• [文献書誌] Takashi Matsuda: "Graph-Based Induction for General Graph Structured Data and Its Application to Chemical Compound Data"Proc.of the Third International Conference of Discovery Science. 99-111 (2000)
• [文献書誌] Hiroshi Motoda: "Mining Patterns from Graph Structured Data"Proc.of the Fifth International Workshop on Multistrategy Learning. 137-150 (2000)
• [文献書誌] Manoranjan Dash: "Consistency Based Feature Selection"Proc.of the Fourth Pacific-Asia Conference of Knowledge Discovery and Data Mining. 98-109 (2000)
• [文献書誌] Manoranjan Dash: "Feature Selection for Clustering"Proc.of the Fourth Pacific-Asia Conference of Knowledge Discovery and Data Mining. 110-121 (2000)
• [文献書誌] Yanlei Diao: "A Comparative Study of Classification Based Personal E-mail Filtering"Proc.of the Fourth Pacific-Asia Conference of Knowledge Discovery and Data Mining. 408-419 (2000)
• [文献書誌] Takuya Wada: "Integrating Inductive Learning and Knowledge Acquisition in the Ripple Down Rules Method"Proc.of the sixth Pacific Rim Knowledge Acquisition Workshop. 325-340 (2000)
• [文献書誌] 鹿山俊洋: "逐次ベア拡張による木構造データからの分類規則学習"人工知能学会誌. 15,3. 485-494 (2000)
• [文献書誌] 和田卓也: "Ripple Down Rules法における知識獲得の特性評価に基づくデフォルト知識の決定規範"人工知能学会誌. 15,1. 177-186 (2000)
• [文献書誌] 和田卓也: "Ripple Down Rules法における知識獲得と帰納学習の統合的手法の試み"2000年度人工知能学会全国大会資料. 539-542 (2000)
• [文献書誌] 和田卓也: "Ripple Down Rules法における知識獲得と帰納学習の統合的手法の基礎検討"第41回人工知能基礎論研究会資料. 25-30 (2000)
• [文献書誌] 藤原啓成: "Ripple Down Rules法における近傍事例の積極的活用に関する検討"2000年度人工知能学会全国大会資料. 535-538 (2000)
• [文献書誌] 藤原啓成: "近傍事例を自動生成し活用するRipple Down Rules法におけるに関する検討"第41回人工知能基礎論研究会資料. 19-24 (2000)
• [文献書誌] Huan Liu: "Instnce Selection and Construction for Data Mining"Kiuwer Academic Publishers. 416 (2001)